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将激活函数可调的神经元网络的结构做了一个变形, 给出了网络学习的一种快速算法, 并对异或问题, Feigenbaum函数和Henon映射进行仿真实验, 结果表明, 该算法具有很快的收敛速度, 很高的收敛精度, 性能优于BP算法. 在此基础上, 将变形后的网络再进行改进, 实验表明改进后的网络具有更好的性能.